OWSTIMER.EXE causes a high CPU usage

本文记录了一位技术人员安装WSS3后遇到OWSTIMER.EXE进程CPU占用率异常升高的问题,并详细描述了问题的现象、原因及最终解决方案。

from:

http://blog.darkthread.net/blogs/darkthreadtw/archive/2007/03/08/owstimer-exe-causes-a-high-cpu-usage.aspx

 

 

自從安裝WSS3之後,不定時會發現OWSTIMER.EXE Process的CPU使用量忽然衝高,同時HD聲不斷閃爍的狀況。前後不定時發生過好幾次,今天終於忍不住用Process Monitor追了一下,發現有個寫入C:\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\web server extensions\12\LOGS\MahineName-yyyyMMdd-HHmm.log的動作,再一看Log,不得了! Log居然長大到近200MB的大小,檢視的結果,裡面有一大堆如下的Log,一秒鐘就產生數十筆。

03/08/2007 14:23:54.15 OWSTIMER.EXE (0x07A8) 0x07B4 Windows SharePoint Services Timer 5uuf Monitorable The previous instance of the timer job '設定重新整理', id '{7395AF13-764D-4745-8911-3F37C333DB18}' for service '{FC0283B2-109C-4FA5-B91E-5B7A01BE8426}' is still running, so the current instance will be skipped. Consider increasing the interval between jobs.

這可以解釋為什麼CPU衝高,HD聲大作,而且應該CPU愈快,情況愈嚴重吧! (我可憐的E6400)

Google了一下,有不少同病相憐的人提問,但沒有答案。換了一下關鍵字"owstimer config refresh",找到這篇說明。由說明中看來,這類訊息屬於Information等級,基於某種狀況反覆發生(非致命性),大量寫入Log反而形成問題。依文章中的說明到"Sharepoint 3.0 管理中心/作業/診斷記錄/事件節流"下調了"計時器"的"回報至追蹤記錄的最低緊急事件"為"未預期"(Unexpected),雖成效仍有待觀察,但我想應該已經打到要害了。

最後順便示範一下Google解答的小技巧,一開始我用"OWSTIMER.EXE owstimer "The previous instance of the timer job"去找,只找到兩筆沒有答案的Post,但第二筆結果中出現了"the timer job 'Config Refresh'"的字樣,我確定了"設定重新整理"的英文原來是Config Refresh,再用"owstimer config refesh"去找,就發現了我要的答案。當第一波查詢沒有答案時,可以利用相關的結果修正你的關鍵字,這個技巧非常有用,是我在這行混飯吃的重要密技(驚! 我怎麼說了出來?),也證明了裝英文版,查問題時可以少個七八個Click。

转载于:https://www.cnblogs.com/laputa-sky/archive/2008/09/25/1299106.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 解决方案 当遇到 PyCharm 安装过程中出现 `Installer integrity check has failed` 错误时,通常是因为安装文件损坏或者校验机制触发所致。以下是具体的解决方法: #### 方法一:通过命令行跳过完整性检查 可以通过命令行参数 `/NCRC` 跳过完整性检查。具体操作如下: 1. 打开 Windows 命令提示符(Win+R 输入 `cmd` 并回车)。 2. 将 PyCharm 的安装包拖入命令提示符窗口,自动填充其路径。 3. 在路径后添加空格并输入 `/NCRC` 参数,最终效果类似于以下命令: ```bash D:\path\to\pycharm-professional-xxx.exe /NCRC ``` 4. 按下回车执行命令即可启动安装程序。 这种方法适用于因 CRC 校验失败而导致的安装中断问题[^2]。 #### 方法二:验证下载文件的完整性 如果怀疑下载过程中的文件不完整,建议重新下载安装包以确保文件无损: 1. 访问官方下载页面获取最新版 PyCharm 安装包。 2. 下载完成后,使用工具如 MD5 或 SHA-256 对比哈希值,确认与官网提供的哈希一致。 3. 如果发现文件确实存在问题,则需删除原有文件并重新下载完整的副本。 #### 方法三:清理缓存或重置环境变量 有时本地系统的临时文件可能干扰到安装流程,因此可采取以下措施优化环境: 1. 删除 `%TEMP%` 和 `%TMP%` 文件夹下的所有内容。 2. 关闭杀毒软件或其他安全防护类应用后再尝试安装。 3. 若上述均未奏效,考虑更换存储介质保存安装包再试一次。 --- ### 补充说明 对于某些特殊场景,比如网络条件较差导致中途断连等情况,也可能引发类似的错误现象。此时除了采用以上提到的技术手段外,还应注重改善外部因素的影响程度,从而提高成功率[^3]。 ```python # 示例代码片段用于演示如何计算文件hash值对比一致性 import hashlib def calculate_sha256(file_path): sha256_hash = hashlib.sha256() with open(file_path,"rb") as f: for byte_block in iter(lambda: f.read(4096),b""): sha256_hash.update(byte_block) return sha256_hash.hexdigest() file_hash = calculate_sha256('D:/example/pycharm-professional-xxx.exe') print(f'Calculated Hash Value:{file_hash}') ```
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